银行应用下线时间预测方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及金融科技、深度学习技术领域，公开了一种银行应用下线时间预测方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取目标应用过去每个单位时间内的有效访问时长，以将有效访问时长输入到第一时间序列预测模型，得到目标应用未来每个单位时间内的预测访问时长，将小于访问时长阈值的预测访问时长对应的日期作为目标应用的下线时间。可见，本实发明可以通过第一时间序列预测模型来基于目标应用过去每个单位时间内的有效访问时长来提前预测目标应用的下线时间，因此，可以提前开始对目标应用进行下线评估，相较于现有技术，可以达到提高应用下线效率的目的。